淡江大學覺生紀念圖書館 (TKU Library)
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系統識別號 U0002-2206201112124500
中文論文名稱 自動化之3D人物表面材質恢復之研究
英文論文名稱 Automated Texture Mapping 3D Object Surface System Development
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 資訊工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Computer Science and Information Engineering
學年度 99
學期 2
出版年 100
研究生中文姓名 蔡易昇
研究生英文姓名 Yi-Sheng Tsai
學號 698410502
學位類別 碩士
語文別 中文
第二語文別 英文
口試日期 2011-06-15
論文頁數 87頁
口試委員 指導教授-許輝煌
委員-林其誼
委員-王俊嘉
委員-許輝煌
中文關鍵字 自動化分群  材質貼上 
英文關鍵字 automated clustering  texture mapping 
學科別分類 學科別應用科學資訊工程
中文摘要 在本篇研究之中,我們改進了一般3D模組貼圖技術的麻煩處,讓使用者不必再另行手動點選特徵點來進行貼圖以及提供了一個自動化3D人物材質恢復之系統。在系統中首先針對一個3D立體人物模型將它讀入,接著利用改良後之SDF演算法計算出人物之SDF值。接著,我們以這些資訊用GMM演算法將3D人物物件做初始分群並且針對分群結果進行修補。再來,將此分群之結果和人物材質依照分群後之各個部位進行分開比對。最後,我們以此比對結果來對於3D人物模組進行材質恢復。藉由這個技術,我們只需要取得一個3D人物模組和不同人物之不同角度的材質,我們就可以自動地針對3D人物做材質貼上。
英文摘要 In this research, we proposed an approach for 3D object texture mapping and an automatic recovery 3D object surface system. Users don’t need to select feature points for mapping by themselves, it’s the most difficult challenge of 3D object texture mapping in this paper., the first step, we load a 3D object model and compute the SDF value by SDF algorithm. And then, we use GMM algorithm to segment the 3D object model and modify the results without noise. After above steps, we compare the different parts between clustering results and textures. Finally, we can recover the 3D object model according to these matching results. With this technology, we just need a 3D model and texture with different views to get a new 3D model with our own person’s photos. This method is total automatically in texture mapping for 3D model.
論文目次 第一章 緒論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 論文組織與架構 3
第二章 基礎理論 4
2.1 相關研究 4
2.2 檔案格式介紹 20
2.2.1 OBJ檔案介紹 20
2.2.2 X檔案 23
2.3 Gaussian Mixture Model (GMM)演算法介紹 24
第三章 系統架構 27
3.1 三維物體切割 28
3.1.1 shape diameter-function(SDF)演算法 29
3.1.2 3D表面雜訊過濾 38
3.2 三維物體材質貼上 42
3.2.1 3D物件及材質之擷取及處理 42
3.2.2 模組材質比對 46
3.2.3 模組材質貼上 57
第四章 系統實作 59
4.1 系統介面 59
4.2 開發平台 63
4.3 系統簡介 65
4.3.1 程式系統架構 65
4.3.2 編輯元件介紹 68
4.4 實驗結果 72
第五章 結論及未來展望 77
5.1 結論 77
5.2 未來展望 78
參考文獻 79
附錄 英文論文 82

圖目錄
圖 1、分群方法。 4
圖 2、物件關係圖。 5
圖 3、系統介面。 5
圖 4、分群過程。 6
圖 5、物件直徑顏色計算。 7
圖 6、直方圖及分群結果。 8
圖 7、K-means演算法修補。 9
圖 8、骨架尋找。 10
圖 9、搜尋系統。 11
圖 10、流程圖。 11
圖 11、模組物件轉存。 12
圖 12、手繪素描轉存。 13
圖 13、線上3D物件搜尋系統。 14
圖 14、3D物件方向比較。 14
圖 15、3D物件相似比較。 15
圖 16、影像比對方法。 16
圖 17、材質貼上。 16
圖 18、貼圖步驟。 17
圖 19、特徵點尋找。 18
圖 20、取得貼圖材質。 19
圖 21、修補貼圖材質。 19
圖 22、不同角度結果。 19
圖 23、分群流程圖。 29
圖 24、3D人物模組。 31
圖 25、GMM直方圖。 35
圖 26、人物頭部之雜訊。 38
圖 27、三角形網格之鄰居。 39
圖 28、覆蓋原始分群之錯誤結果。 40
圖 29、貼圖演算法。 42
圖 30、物件分群。 43
圖 31、消除雜訊。 44
圖 32、人物物件分開。 44
圖 33、材質人物分開。 45
圖 34、取得比對資訊。 47
圖 35、模組及材質手部。 48
圖 36、左右手轉換。 49
圖 37、手部比對改善前。 50
圖 38、手部比對改善後。 50
圖 39、計算索引範圍。 52
圖 40、腳部比對改善前。 53
圖 41、腳部比對改善後。 53
圖 42、頭部方向。 54
圖 43、頭部索引值判斷結果。 56
圖 44、程式介面。 59
圖 45、介面清單。 60
圖 46、介面按鈕。 60
圖 47、OpenGL顯示視窗。 61
圖 48、顯示比對結果視窗。 62
圖 49、比對選單。 62
圖 50、系統架構圖。 65
圖 51、系統架構圖。 66
圖 52、系統介面1。 66
圖 53、系統介面2。 67
圖 54、使用GMM分群前後結果。 73
圖 55、貼圖結果(Man1)。 73
圖 56、貼圖結果(Man2)。 74
圖 57、貼圖結果(Woman)。 74
圖 58、手部轉換。 75
圖 59、材質男女之差異。 75
圖 60、手部角度差異。 76


表目錄
表格 1、OBJ檔案格式。 21
表格 2、MTL檔案格式。 22
表格 3、X檔案格式。 23
參考文獻 [1] Marco Attene, Francesco Robbiano, Michela Spagnuolo and Bianca Falcidieno, ”Characterization of 3D Shape Parts for Semantic Annotation,” Conference, Computer-Aided Design, Vol 41, Issue 10, October, 2009, pp. 756-763.
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論文使用權限
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